ウェーブレットに基づく異常心音信号のセグメンテーションと時間周波数特徴付け

生体医療信号の記録は非常に複雑で非定常であり、解釈を困難にする様々なノイズの影響を受けます。本論文の主要な目標は2つのアイデアから構成されています。最初のアイデアでは、いくつかの心音図（PCG）信号のセグメンテーション手法とそれに続く時間周波数特徴付けの結果を示します。本論文では、離散ウェーブレット変換（DWT）とシャノンエントロピーを用いて、心音図（PCG）セグメンテーションのための有用なツールを提供しました。セグメンテーション技術では、各レベルの詳細係数のエントロピーを計算し、心音信号の雑音を検出するためにしきい値処理を行います。実生活の信号として、早期大動脈狭窄（EAS）、後期大動脈狭窄（LAS）、僧帽弁逆流（MR）、大動脈逆流（AR）が使用されました。この手法の結果は、主要な成分S1、S2、S3、病理的雑音の検出と弁疾患の特定を明確に示しています。